科技专题研究：ChatGPT狂飙破壁，现象级AI应用引发范式革命
这份报告是中航证券研究所发布的科技专题研究报告，主题是关于ChatGPT引发的现象级AI应用革命。报告核心观点如下：
**1. ChatGPT 引领现象级AI应用爆发：**
ChatGPT在短短两个月内用户量突破1亿，成为用户增长速度最快的消费级应用。这引发了全球对AI领域的广泛关注，国内科技企业纷纷布局相关模型和产品。
**2. AI模型发展与算力挑战：**
* AI模型计算规模持续增长，GPT-3等模型参数量巨大，对算力提出更高要求。
* 现有算力与AI应用需求存在巨大鸿沟，算力瓶颈亟待突破。
**3. AIGC 发展与数据重要性：**
* AIGC（人工智能生成内容）技术发展迅速，将AIGC推向新的高度。
* 数据是人工智能的燃料和驱动力，合成数据有望解决数据供给问题。
* Gartner预测，到2030年，AI模型使用的大部分数据将由人工智能合成。
**4. 重点关注的领域和公司：**
* **GPU：** 景嘉微、航锦科技，以及未上市的地平线、黑芝麻、摩尔线程。
* **AI训练芯片：** 寒武纪、商汤(港股)、燧原科技(未上市)。
* **存算一体化：** 恒烁股份、东芯股份。
* **光模块：** 中际旭创、光迅科技、华工科技、天孚通信、德科立、源杰科技。
* **硅光芯片：** 光库科技、声光电科、赛微电子。
* **合成数据潜在受益标的：** 百度、阿里、腾讯、金山办公、中国电信。
**5. C端应用时代到来：**
* OpenAI推出订阅服务ChatGPT Plus，开启AI商业变现模式。
* 微软等巨头也在云计算平台Azure中整合ChatGPT，促进AI模型发展。
**6. 政策支持与科技巨头布局：**
* 中国政府积极响应，出台相关政策支持人工智能产业发展。
* 百度、华为、腾讯、阿里巴巴等科技公司纷纷发布对标ChatGPT的模型及产品。
**7. AI三驾马车与投资机会：**
* 算法、算力、数据是推动人工智能发展的基础。
* 重点关注算法、算力和数据层面的投资机会。
**8. 大型预训练模型发展：**
* Transformer模型为NLP和CV领域提供支持。
* 预训练模型成为AI技术发展的重要范式。
* 详细介绍了从2014年到2021年，生成算法模型和预训练模型的发展过程。
**9. AI模型对算力的需求：**
* 模型参数量、训练数据规模呈指数级增长。
* 算力增长速度落后于AI模型计算量增长，存在万倍差距。
* 中国智能算力规模持续增长，2026年预计达到1,271.4 EFLOPS。
* AI模型训练成本高昂。
**10. 算力升级：AI芯片空间广阔：**
* IDC预测，AI芯片市场规模将持续增长，专用性增强。
* GPU市场占有率高，ASIC,FPGA,NPU等非GPU芯片市场也有发展空间。
* 建议关注GPU创新企业，以及基于ASIC架构的AI芯片公司。
**11. 算力升级：冯氏架构“破壁者”，存算一体突破瓶颈：**
* 传统冯氏架构存在“存储墙”和“功耗墙”。
* 存算一体化是具有潜力的革命性技术，减少数据搬移，提升计算效率。
* 重点介绍了存算一体化的应用场景和优势。
**12. 传输升级：高速光模块放量：**
* 高速光模块出货量持续增长，800G产品逐步放量。
* 预计以太网光模块市场将持续增长。
**13. 传输升级：CPO与硅光技术降本增效：**
* CPO技术提升数据中心互联效率，降低功耗和成本。
* 硅光技术在数据中心、通信等领域应用前景广阔。
* 建议关注光模块产业链相关标的。
**14. ChatGPT与AIGC发展：**
* AIGC应用前景广阔，ChatGPT是典型代表。
* AIGC促进了内容生产方式变革，具有巨大的经济价值。
* 详细对比了PGC、UGC和AIGC的特点。
**15. AIGC提供数据燃料：**
* AIGC技术驱动AI发展，有望降低成本，提高效率。
* 合成数据是人工智能发展的重要驱动力。
**16. 合成数据：**
* 合成数据将是AI模型数据的主要来源。
* 合成数据在各个方面都具有优势。
* 市场规模将持续增长。
* 涵盖领域包括非结构化、结构化数据以及测试数据等。
* 国外巨头纷纷布局，国内建议关注拥有庞大数据的公司。
**17. 风险提示：**
* AI算法、模型的不确定性。
* ChatGPT用户付费意愿和客户需求。
* AI监管政策的收紧。
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